を使用して、レコメンダー システム用に正確でパーソナライズされたモデルを構築します。
Weights & Biases
最先端のレコメンダー システムを構築、管理、展開し、ストリーミング サービス、電子商取引、ソーシャル メディアなどでトップの消費者ブランディングを推進します。
チームからの信頼 最大のモデルを構築する
ビジネス決済およびソリューションの業界リーダーである Square は、W&B を利用して LLM 推奨システムを構築し、中小企業と顧客のコミュニケーションを支援しています。
パーソナル スタイリング サービスの市場リーダーであるイノベーターである StitchFix は、W&B を使用して OpenAI モデルの微調整を監視し、クライアントからのフィードバックを理解する方法を改善しています。
パーソナライズされた音楽レコメンデーションのパイオニアである Pandora (Sirius XM Radio) は、W&B で自動的に実行されるハイパーパラメータ スイープを作成することで、多くの時間と頭痛の種を節約します。
モデルを次のようにスケールします 成長する顧客ベースにサービスを提供する
顧客とユーザーの数が増加するにつれて、レコメンダー システムの複雑さは、システムに入力される大規模なモデルの数に応じて指数関数的に拡大します。 Weights & Biases は、大規模で複雑なモデルを処理できるように構築されているため、より多くのデータをフィードしてトレーニングし、より多くの実験を実行して、システムが提供するパーソナライゼーションを継続的に微調整することができます。
心配せずに素早く行動しましょう 残されたものについて
レコメンダー システムのモデルは、消費者の傾向や選択肢の変化に応じて迅速に構築、維持、更新する必要があります。 Weights & Biases を使用すると、エンタープライズ グレードのモデルのバージョン管理により、ML 実務者は重大な間違いや再現性のギャップを心配することなく、これまでよりも迅速にモデルの構築とデプロイを行うことができます。
例
信頼を築き、 説明可能なモデル
レコメンダー システムによるパーソナライゼーションは、顧客との信頼関係を築くことがすべてです。 Weights & Biases がモデルの動作とバイアス検出を継続的に洞察することで、モデルとシステムが説明可能で公平であることを確信できます。これにより、ユーザーとの信頼性が高まるだけでなく、規制当局との重要なコンプライアンス要件もチェックされます。
例
SOC 2 準拠、 暗号化、セキュリティなど
Weights & Biases は、SOC 2 Type II 認定、暗号化されたデータ、エンドポイント、ネットワーク、および堅牢なセキュリティ制御により、データのプライバシーとセキュリティを優先します。機密性の高い個人的な顧客データや買い物習慣を扱う場合、当社がそのデータとモデルを安全に保つことを信頼していただけます。
安全に作業できます 選ばれた環境
マルチテナント クラウド、シングルテナント クラウド、顧客管理のプライベート展開などの展開オプションを使用して、レコメンダー システムにとって最も合理的な方法で重みとバイアスを展開します。迅速かつ柔軟な展開が必要な場合でも、より厳格なエンタープライズ レベルのセキュリティ要件がある場合でも、必要なプライバシー プロトコルに合わせてカスタム権限とデータ難読化を提供できます。
重みとバイアスの動作を確認する
ハグフェイスと NVIDIA を使用したレコメンダー システム
JAX をレコメンデーション システムに活用する
